G2ネットワーク性能監視ツール販売を終了しております。機器監視などで活用されることの多いセンサー機器などから生成される時系列数値データですが、多量に発生する数値データのため、一見すると状況や状態がつかみにくいという特徴があります。はじめとするシステムの時系列データを取得する監視ツールにて、取得したデータから有用な情報をピックアップする方法と、その後の解析方法についてお伝えします。回に記載がありますので、そちらをご参考いただければ幸いです。回:管理・運用と性能監視まず、時系列データのピックアップ方法について解説します。時系列データとは、「時間で遷移する値の集合」と定義できるかと思います。データであれば、下記のようなイメージです。値に時刻という付帯情報があり、値が時間を追って推移するものです。このようなデータはグラフ化した場合、どの時刻で値が変化したのかという推移を把握することは容易なのですが、多量のデータからピックアップするには工数が必要です。タイル(後ほど解説いたします。)を帳票形式にサマライズして、ピックアップをおこなっていくことになります。これは、月次報告などでよく利用していることと思います。そのような帳票で、値そのものへのしきい値、前回値との比較をおこない、その上昇下降傾向からどの監視対象に着目すべきかをピックアップしていきます。タイルなどが挙げられます。省いた最大値をその値としています。タイルと呼称しています。)これらの値を今回(指定期間、例えば前月)、前回(今回より以前の期間、例えば前々月)の期間を指定し取得および比較します。このようなサマライズからの情報で、網羅性を担保しつつ監視対象のピックアップをおこないます。ピックアップ後は、値の評価をおこないます。使用率、メモリー使用率など)を確認していきます。1値そのもので評価をおこなう代表的な監視対象として、エラーパケット数、廃棄パケット数が挙げられます。エラーパケットは、正常に動作しているネットワークで発生することは非常に稀です。ケーブルの挿抜時に発生することがありましたが、昨今のサーバーやネットワーク機器では見受けられなくなりました。あるか、ネットワークの仕様によって定期的なタイミングで定量的に発生(冗長化構成となっている場合に発生することがあります。)すること以外には、見受けられません。よって、サマライズされた値そのもので判断が可能になります。2しきい値で判断していく監視対象の中で、代表的なものはストレージ使用量、使用率があります。あると、すでに問題ですのでこちらも判断が容易です。Agreement)を規定し、しきい値を設けていても判断が難しいものとなります。ヵ月分を表示しています。グラフ中の凡例から最大値や平均値を確認できます。これは、デフォルトではグラフが最大値を用いて描画されているためです。ピクセルで描画されています。ピクセルを表現するために代表の値を決定するのですが、それを最大値として指定しているためです。分間中の最大値を代表値としてグラフに描画しています。次に、最小値を基準に設定すると、以下のようなグラフが得られます。凡例に表示される最小値をグラフから読み取ることができます。続いて、平均値を基準にすると次のようになります。平均値周辺にグラフ描画されました。このように、どの値を基準にするかにより、グラフの表現や読み取り方が変化します。タイルが、どのような値をとるか確認します。タイルの値が変化していることが確認できます。それぞれに活用方法があります。最大値グラフでは、繁忙期にそのシステムの応答時間がユーザーからのクレームと連動したものではないかの確認に利用できます。使用率やトラフィックの負荷、廃棄パケットの発生を確認し、その遅延が発生した原因を分析します。越しのレスポンスを取得することにより、回線遅延を把握することができます。越しに遅延に敏感な音声などのトラフィックに対して対応の検討が可能かと思います。経路が変更された場合など、グラフ上に変化が明確に表れます。対してシステムが基準を満たしているかなどの確認に利用できます。満たしていない場合は、最大値と同様に原因の分析を開始します。使用率やメモリー使用率、使用量についての評価方法を解説します。記録されていても問題ない場合があります。負荷をグラフ化したものです。バックアップ時には高い負荷を示しています。これを帳票で把握することは、難しい条件です。近くの値を記録します。平均値もその値に左右されます。データベースサーバーなどはメモリーをデータベースソフトウェアで確保してしまい、メモリーの変動が見受けられない場合が多くあります。このような場合、そのサーバーで稼働しているアプリケーションへのレスポンスを監視対象とし、負荷の変動とレスポンスが相関していないか確認していくこととなります。遅延の発生がサーバーの負荷の変動と関連していくか確認が必要となります。分単位のグラフでも完全に一致しない場合があります。そのため、それぞれ平均値のグラフを作成し、ある一定時間の変動が、相関を持ったものかどうか確認していくこととなります。定期的な変動であるかどうか確認する方法として、「ベースライン」のグラフで確認することが有効な場合があります。グラフ上、赤色ラインが実取得値、水色ラインがベースライン、ピンク色が標準偏差で取得した過去の値の変動域です。上記のグラフは、変動域を超えている部分はほぼないため、定常定期な動作をおこなっていると考えられます。この他、カスタマイズされた帳票作成ツールでは、就業時間帯のみの集計をおこなうことも可能ですので、これを利用して集計をおこないピックアップすることも有効な手段です。対象となる時系列データは、確認すべき監視対象が多いほど何を確認すべきか、そのピックアップに時間がかかります。監視対象が少なければ、すべてを確認することは容易ですが、多い場合はかなり難しいこととなります。よって、帳票が表現するサマライズされたデータから網羅的に把握し評価することが必要になります。分析すべき時系列データを的確にピックアップし、分析することで適切な対応を事前に検討することが可能になります。レポートツールなどを利用して、この帳票を作成することが可能です。段階しきい値など、多彩なアラートを発報します。すべてのアラートを通知した場合、通知が多くなり緊急性が高い事象か否か判断が難しくなります。よって、通知ではなく定期的な監視データの確認は、システムの改善には必須の行動であるといえます。シリーズの必須の命題であります。通じて、お客様システムの安定稼働に貢献いたします。